基于生成式AI的相似性搜索方法分析：检索增强生成的创新应用

基于生成式AI的相似性搜索方法分析：检索增强生成的创新应用

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/m0_56255097/article/details/145224200

随着生成式AI技术的快速发展，其在各个领域的应用也日益广泛。本文介绍了一项创新性研究，将检索增强生成（RAG）技术应用于相似性搜索领域，通过生成模型来捕获细微的语义信息。研究在BIOSSES数据集上取得了0.905的Pearson相关系数，超越了此前的研究成果。

一、研究背景与意义

相似性搜索作为一项基础性技术，在文档检索、图像搜索、产品推荐、生物信息学序列搜索以及网络安全异常检测等多个领域都有着广泛的应用。传统的相似性搜索方法从20世纪70年代的倒排索引开始，经历了基于字符串的方法（如Levenshtein、Q-gram、Cosine、Jaccard等）到现代基于向量的方法的演变。本研究提出了一种创新性的方法，利用生成式AI模型来提升相似性搜索的效果。

二、核心创新

本研究的主要创新点在于：

1. 检索增强生成方法：首次将RAG（Retrieval Augmented Generation）技术应用于相似性搜索领域，通过生成模型来捕获细微的语义信息。

2. 优化的相似度评估：在BIOSSES数据集上取得了0.905的Pearson相关系数，超越了此前的研究成果。

3. 参数敏感性分析：通过深入研究温度参数和示例数量对模型性能的影响，找到了最优的配置组合。

三、技术方法详解

1. BIOSSES数据集

研究采用的BIOSSES（Biomedical Semantic Similarity Estimation System）数据集包含：

• 总计100对生物医学领域的句子

• 评分范围：0-4分

• 数据分布：
  训练集：64行
  验证集：16行
  测试集：20行

2. 系统架构设计

2.1 提示工程设计

系统采用两层提示结构：

• 系统提示（System Prompt）
  You are a helpful assistant who helps retrieve similarity scores between two sentences. You will find below some examples to help you determine this similarity score with the best accuracy: ...

• 用户提示（User Prompt）
  Please give me the similarity score from 0 to 4 between those sentences: [Sentence1] and [Sentence2]. Always respond using strictly and only the following format: Similarity score : ...

2.2 会话链实现

• 基于GPT-3.5-turbo模型构建

• 使用正则表达式处理输出结果

• 实现迭代式评估机制

3. 实验结果分析

3.1 温度参数影响

• 最优温度值：0.5

• 最高Pearson相关系数：0.905

• 温度参数的作用：
  较低温度（<0.5）：输出过于确定性
  较高温度（>0.5）：引入过多随机性
  最优温度：在保持输出稳定性的同时保留足够的语义理解灵活性

3.2 示例数量影响

• 最优示例数量：20个

• 相关系数：0.89

• 关键发现：
  示例数量过少：模型理解不足
  示例数量过多：可能导致混淆
  最优平衡点：提供足够的学习样本同时避免过拟合

四、局限性与挑战

1. 计算资源消耗

• 迭代式处理导致计算开销大
• API调用成本较高
• 处理大规模数据集时效率受限

1. 输出稳定性

• 即使在温度为0时，仍存在输出不确定性
• 需要严格的输出格式控制
• 可能出现幻觉问题

1. 结果可重复性

• 模型的非确定性特征影响结果稳定性
• 需要额外的机制保证结果可复现
• 评估标准的统一性挑战

五、未来改进方向

1. 提示工程优化

• 探索更复杂的提示策略
• 引入链式思考（Chain-of-Thought）
• 开发动态提示模板

2. 模型选择与优化

• 评估不同生成式模型的性能
• 研究专门用于相似度计算的模型架构
• 探索模型压缩技术

3. 应用场景扩展

• 最近邻搜索应用
• 跨语言相似度计算
• 多模态相似度评估

六、实践建议与资源

1. 实施建议

• 根据具体应用场景调整温度参数
• 优化示例选择策略
• 建立结果验证机制

2. 相关资源

• 论文代码已在GitHub开源
• BIOSSES数据集可供研究使用
• 提供了完整的实验复现指南

七、总结与展望

本研究通过将生成式AI技术引入相似性搜索领域，展示了一种创新的解决方案。通过精心设计的提示工程和参数优化，在BIOSSES数据集上取得了显著的性能提升。尽管仍存在一些局限性，但研究结果表明这是一个极具潜力的研究方向。未来的工作将集中在提高模型效率、扩展应用场景以及解决现有局限性等方面。

这项研究不仅推进了相似性搜索技术的发展，也为生成式AI在更广泛领域的应用提供了有价值的参考。随着生成式AI技术的不断进步，我们期待看到更多创新性的应用出现，进一步推动这一领域的发展。

paper：https://arxiv.org/abs/2501.04006